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NEWデータエンジニア（ジュニア）／リモート中心（月1,2回出社）／EC事業のデータ基盤を担う ／ AI活用・モダンデータスタックで成長できる環境

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データベースエンジニア

東京都（渋谷駅）

400-600万円

正社員

MySQLPythonGCPBigQuery

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可新技術に積極的グローバル展開女性エンジニアが活躍中

事業概要

forestは、 M&Aを通じて日本全国のモノづくりブランドを承継し、成長を実現するスタートアップ です。 2021年の創業以来、 20件以上のブランド承継や立上げを実施 してきました。

ブランドの“本質的な魅力”を活かしながら、 商品企画・EC運営・物流・マーケティング・顧客対応まで一気通貫の体制で自社事業としてブランドの価値を最大化 する点がforestの強みです。 （この点で、支援者として関与するECコンサル企業や、投資のみ行い短期Exit前提のPEファンドとはビジネスモデルが異なります。）

また、日本の優れた伝統工芸品を海外へ発信する自社運営の越境ECストア「omakase」や、燕三条の金物をUS Amazonを通じて販売するなど、 日本発のモノづくりブランドの海外展開 を積極的に行っています。

仕事内容

ECロールアップ事業を展開するforest株式会社では、経営・事業戦略の意思決定を支えるデータ基盤を自社で構築・運用しています。IPO準備の本格化に伴いチームを拡大する中で、今回はデータ基盤チームのデータエンジニア（メンバー）を募集します。

シニアメンバーの指導のもと、EC事業のデータ分析基盤の開発・運用からスタートし、習熟度に応じて担当領域を広げていただけるポジションです。 【具体的な業務内容（メイン業務）】 ・dbtモデルの運用・保守（モデル規模のdbtプロジェクト） ・seeds／マスタデータの更新（ブランド追加、手数料率変更、予算反映、warehouse map更新など月次〜週次で発生） ・ダッシュボード（Next.js + BigQuery）のデータ層・クエリ保守 ・データ品質管理（dbt testの拡充、エラー検知・復旧対応） ・APIコネクタの保守（ECモール→BigQueryのデータパイプライン、Python／Cloud Run Jobs）

【具体的な業務内容（サブ業務）】 ・EC事業のマーケティング・在庫最適化に必要なデータ整備 ・CI/CDパイプラインの軽微な改善・ドキュメント整備

求められるスキル・人物像

【必須スキル・経験】 ・Pythonでのデータ処理の実務経験 ・SQLの実務経験（JOIN・集計・CTEを用いた業務クエリ実装経験） ・GCP／AWS／Azureいずれかのクラウドサービス利用経験 ・Git／GitHubを用いた開発経験

【歓迎スキル・経験】 ・dbt（CoreまたはCloud）の経験 ・BigQueryの利用経験 ・BIツール（Tableau、Looker、Looker Studio等）の利用経験 ・ECモールAPI（Amazon、楽天等）の連携経験 ・他部署・他チームとの連携、要件定義の経験 ・事業会社での経営企画・経営管理とBI整備の連携経験 ・生成AI（Claude Code／GitHub Copilot等）を活用した業務革新・自動化の経験

【求める人物像】 ・forest ValueおよびVisionへの強い共感（IQよりもEQ、Pioneer Spirit、Grit、Respect All） ・真面目かつ素直に業務と向き合い、指示された業務を着実に遂行できる方 ・ロジカルな思考力と自責思考、最後までやり切る力をお持ちの方 ・不確実な状況での適応力と、積極的な学習姿勢をお持ちの方 ・他者への敬意をもって協働できるコミュニケーション能力をお持ちの方

勤務地・給与・その他情報

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雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

【開発環境・技術スタック】 言語：Python 3.12 DWH：BigQuery データ変換：dbt Core（324モデル） インフラ：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Scheduler） CI/CD：GitHub Actions BI：Looker Studio／Next.js（社内ダッシュボード） AI：Claude Code, GitHub Copilot（AI活用を積極推進する文化）

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語
Python
データベース
MySQLBigQuery
クラウド
GCP
プロジェクト管理
GitHub

得られる経験・キャリアパス

■ビジネス全領域を横断するデータエンジニアとしての市場価値形成 EC・財務会計・在庫・マーケティング・M&Aなど、事業運営の全領域にまたがるデータを扱う経験は、特定システムの担当に留まりがちな大企業や受託環境では得難いものです。「データで経営の意思決定を動かした」という具体的な実績を積み上げることで、技術力とビジネス理解の両軸でデータエンジニアとしての市場価値を高めることができます。

■事業の中核データを動かす裁量と事業インパクト 楽天・Amazon等、実データを扱い、経営判断・マーケティング・在庫最適化など多岐にわたる意思決定を直接支えます。スタートアップだからこそ、大企業では得られない設計・意思決定の裁量を早期から持つことができます。

■モダンデータスタックとAI活用による最先端の開発環境 dbt Core・BigQuery・GCPを日常的に扱うモダンな開発環境に加え、Claude CodeやGitHub Copilotを全面活用するAI-Native開発文化が根付いています。生成AI活用補助（最大2万円/月）の支給など、常に最新技術でスキルを磨ける環境を整えています。

■経営視点とキャリアの早期成長 大手EC企業・外資系投資銀行・戦略コンサルティングファームなど多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、経営・事業の現場で仕事ができる環境です。データエンジニアとしての専門性を高めながら、将来的にはテックリード・CTO・データ基盤責任者へのキャリアパスも開かれています。

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